Volume 3,Issue 7
基于车载IoT 数据的城市智能运输调度与效率提升研究
随着城市交通需求的快速增长，传统的静态调度方法难以满足实时性与效率需求。本文提出一种基于IoT 车载数据的动态运输调度框架，结合实时交通状态、车辆载重与能耗信息，实现多目标优化。该框架构建“感知- 融合- 优化-反馈”的闭环体系，采用动态车辆路径问题（DVRP）模型，以运输时间、成本及能耗为核心优化目标，设计遗传算法与强化学习相结合的混合优化算法动态更新交通权重。实验结果表明，该方法在包含30辆车、500+ 订单的一周真实数据集上，相比Dijkstra 算法、传统VRP 及单一遗传算法调度策略，平均运输效率提升12%，能耗降低8%，车辆利用率提升15%。研究验证了车载IoT 数据驱动调度方案的可行性与优越性，为城市智能交通系统的优化升级提供了理论支撑与实践参考。
[1] 陈疏朗. 智能运输方式如何缓解城市物流带来的压力 [J]. 中国储运, 2025, (06): 124-125.
[2]《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》发布三周年系列调研简报（三）：智能运输组织更科学、更高效、更经济 [J]. 城市轨道交通, 2023, (06): 13-14.
[3] 刘艺, 游克思, 陈荃荃, 等. 城市新建商务区末端智慧地下物流应用探索 [J]. 交通与运输, 2021, 37 (02): 63-68.
[4] 王臣. 基于地铁的城市快递物流智能运输系统的设计 [J]. 技术与市场, 2020, 27 (11): 55-56.
[5] 中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要 [J]. 城市轨道交通, 2020, (04): 8-23.
[6] 标准制修订 [J]. 质量与标准化, 2020, (Z1): 106-109.
[7] 刘蕴博, 勾兆丁, 薛鑫喆, 等. 基于地铁的城市快递物流智能运输系统设计 [J]. 物流技术, 2019, 38 (10): 7-11.
[8] 周建儒. 基于Java Web 的智能交通管理系统的设计与仿真 [J]. 信息技术, 2017, (03): 144-146.